Mistral: Mistral Small 3 mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

Модель Mistral: Mistral Small 3 от Mistral AI (семейство mistral-small) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Европейский AI-чемпион. Эффективные модели + сильная Mixtral-серия.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

33K

контекст, токенов

5 ₽

за 1 млн входных токенов

8 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2023-10

база знаний до

Что такое Mistral: Mistral Small 3

Быстрые текстовые задачи средней сложности в продакшн-окружениях, где важны скорость, открытость модели и возможность локального развёртывания.

Mistral Small 3 — языковая модель с 24 миллиардами параметров от Mistral AI, выпущенная под лицензией Apache 2.0, что делает её полностью открытой для коммерческого использования и самостоятельного развёртывания. Модель оптимизирована под низкую задержку при обработке запросов, что выгодно отличает её в сценариях, где скорость ответа критична: чат-боты, ассистенты реального времени, высоконагруженные API-сервисы.

При контекстном окне в 32 768 токенов модель справляется с задачами средней сложности: суммаризацией документов, генерацией кода, ответами на вопросы по тексту, классификацией и переводом. Соотношение производительности и вычислительных требований делает Mistral Small 3 привлекательным вариантом для команд, которым нужна сильная open-source модель без зависимости от закрытых провайдеров. Доступна как в базовой (pre-trained), так и в instruction-tuned версии.

Когда брать эту модель

✓ Чат-боты и виртуальные ассистенты с требованием низкой задержки
✓ Генерация и ревью кода в CI/CD-пайплайнах
✓ Суммаризация и классификация текстов в потоковых системах
✓ Self-hosted развёртывание без передачи данных сторонним провайдерам
✓ Прототипирование и исследования благодаря открытой лицензии Apache 2.0

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные ошибки и предложи оптимизации с объяснением каждого изменения.

Использование Mistral: Mistral Small 3 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);